基于改进变分模态分解的射频指纹识别方法

    公开(公告)号:CN115510924B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202211460835.6

    申请日:2022-11-17

    摘要: 本发明涉及一种基于改进变分模态分解的射频指纹识别方法。利用现有变分模态分解方法识别信号射频指纹可能出现模态混叠现象及过分解问题。本方法获取无线通信设备的信号;初始化分解模态数和惩罚因子,设定混淆门限和能量占比门限;对信号进行变分模态分解,得到各模态相关系数的最大值和各模态能量占比的最小值;通过迭代方式获取合格的分解模态数和合格的惩罚因子;计算得到重构信号,作为信号的射频指纹;将重构信号输入长短期记忆网络中进行分类识别。本方法利用分解后各模态相关系数的最大值判断分解过程中是否出现了模态混叠现象,利用各模态能量占比的最小值判断分解过程是否出现了过分解问题,可有效提取设备的射频指纹。

    基于改进变分模态分解的射频指纹识别方法

    公开(公告)号:CN115510924A

    公开(公告)日:2022-12-23

    申请号:CN202211460835.6

    申请日:2022-11-17

    IPC分类号: G06K9/00 G06N3/04 H04W12/79

    摘要: 本发明涉及一种基于改进变分模态分解的射频指纹识别方法。利用现有变分模态分解方法识别信号射频指纹可能出现模态混叠现象及过分解问题。本方法获取无线通信设备的信号;初始化分解模态数和惩罚因子,设定混淆门限和能量占比门限;对信号进行变分模态分解,得到各模态相关系数的最大值和各模态能量占比的最小值;通过迭代方式获取合格的分解模态数和合格的惩罚因子;计算得到重构信号,作为信号的射频指纹;将重构信号输入长短期记忆网络中进行分类识别。本方法利用分解后各模态相关系数的最大值判断分解过程中是否出现了模态混叠现象,利用各模态能量占比的最小值判断分解过程是否出现了过分解问题,可有效提取设备的射频指纹。